end
    end

    style V2 fill:#f9fff3
    style V1 fill:#fff6f0
    style V1Field fill:#fff6f0
    style V2Field fill:#f9fff3
```

In einigen Fällen ist es sogar möglich, sowohl Pydantic‑v1‑ als auch Pydantic‑v2‑Modelle in derselben **Pfadoperation** Ihrer FastAPI‑App zu verwenden:

{* ../../docs_src/pydantic_v1_in_v2/tutorial003_an_py310.py hl[2:3,6,12,21:22] *}

    Client->>Client: Process Item 2
    App->>Client: Send Item 3
    Client->>Client: Process Item 3
    Note over App: Keeps producing...
    Note over Client: Keeps consuming...
```

Es könnte sogar ein unendlicher Stream sein, bei dem Sie kontinuierlich Daten senden.

## JSON Lines { #json-lines }

In diesen Fällen ist es üblich, „JSON Lines“ zu senden, das ist ein Format, bei dem Sie pro Zeile genau ein JSON-Objekt senden.

* Überprüfen Sie dann, dass diese Tests nach dem PR **bestanden** werden. ✅

* Viele PRs haben keine Tests. Sie können den Autor daran **erinnern**, Tests hinzuzufügen, oder Sie können sogar selbst einige Tests **vorschlagen**. Das ist eines der Dinge, die am meisten Zeit in Anspruch nehmen, und Sie können dabei viel helfen.

{* ../../docs_src/app_testing/app_b_an_py310/test_main.py *}


Wenn Sie möchten, dass der Client Informationen im Request übergibt und Sie nicht wissen, wie das geht, können Sie suchen (googeln), wie es mit `httpx` gemacht wird, oder sogar, wie es mit `requests` gemacht wird, da das Design von HTTPX auf dem Design von Requests basiert.

Dann machen Sie in Ihren Tests einfach das gleiche.

Z. B.:

Und es wurde in der Designphase gründlich getestet, bevor irgendeine Implementierung stattfand, um sicherzustellen, dass es mit allen Editoren funktioniert.

Es gab sogar einige Änderungen an Pydantic selbst, um dies zu unterstützen.

Die vorherigen Screenshots wurden mit [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com) aufgenommen.

Sie können den Wert `"lenet"` außerdem mittels `ModelName.lenet.value` abrufen.

///

#### *Enumeration-Member* zurückgeben { #return-enumeration-members }

Sie können *Enum-Member* in ihrer *Pfadoperation* zurückgeben, sogar verschachtelt in einem JSON-Body (z. B. als `dict`).

Diese werden zu ihren entsprechenden Werten konvertiert (in diesem Fall Strings), bevor sie zum Client übertragen werden:

///

### Mehrere Datei-Uploads mit zusätzlichen Metadaten { #multiple-file-uploads-with-additional-metadata }

Und so wie zuvor können Sie `File()` verwenden, um zusätzliche Parameter zu setzen, sogar für `UploadFile`:

{* ../../docs_src/request_files/tutorial003_an_py310.py hl[11,18:20] *}

## Zusammenfassung { #recap }

In diesem Beispiel übergeben wir `Union[PlaneItem, CarItem]` als Wert des Arguments `response_model`.

Da wir es als **Wert an ein Argument übergeben**, anstatt es in einer **Typannotation** zu verwenden, müssen wir `Union` verwenden, sogar in Python 3.10.

Wäre es eine Typannotation gewesen, hätten wir den vertikalen Strich verwenden können, wie in:

```Python
some_variable: PlaneItem | CarItem
```

///

## Typen und Validierung { #types-and-validation }

Diese Umgebungsvariablen können nur **Textstrings** handhaben, da sie extern zu Python sind und kompatibel mit anderen Programmen und dem Rest des Systems (und sogar mit verschiedenen Betriebssystemen, wie Linux, Windows, macOS) sein müssen.

Ich erzähle Ihnen hier etwas mehr über diese **Konzepte**, was Ihnen hoffentlich die **Intuition** gibt, die Sie benötigen, um zu entscheiden, wie Sie Ihre API in sehr unterschiedlichen Umgebungen deployen, möglicherweise sogar in **zukünftigen**, die jetzt noch nicht existieren.

Durch die Berücksichtigung dieser Konzepte können Sie die beste Variante des Deployments **Ihrer eigenen APIs** **evaluieren und konzipieren**.